优化，提高企业效益 (成本数据库构架)

正如现代社会竞争的激烈程度一样，企业在不断地寻求提高自身效益的方法和途径。在这种背景下，优化成为了一种有益的手段，帮助企业更好地发展壮大。本文将从优化的角度谈谈如何提高企业效益。

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一、 财务结构优化

财务结构的优化是提高企业效益的首要举措。优化财务结构即是在保证企业不断发展的情况下，提高资本的利用效率。在实践中，企业需要注重以下几个方面的优化：

1.优化投资组合。企业需要合理配置资金，使得投资组合更加多样化，同时更具成长性和安全性。

2. 提高现金流水平。企业需要注重改进现金流管理，使得现金流水平更加合理化，同时保证资金的周转效果。

3. 转变财务战略。企业碰到考验时需要具备一定的抗风险能力，因此企业需转变财务策略，注重资本保护，在经济下行时更加谨慎。

4. 调整财务结构。企业可以考虑重组或者并购，优化财务结构，实现资产优质化、减少负债。

二、 人员管理优化

人员优化是提高企业效益的一个重要方面。公司的核心力量来自于优秀的员工，因此公司需要优化员工管理的方式，以提高员工的工作效率和效益。

1. 优化绩效评估。公司应根据员工的表现，设定合理的绩效评估方式，提高员工工作的积极性，促进工作效率的提高。

2. 优化薪酬制度。公司应通过调整薪酬制度，提供具体、切实可行的薪酬激励措施，让优秀员工收获相应的回报，同时提高员工忠诚度和稳定性，为企业创造更大的效益。

3. 优化团队建设。公司应加强团队的建设和优化，促进员工之间的互动，提高团队的协作效率，让员工更好地融入公司文化，提高企业效益。

三、 销售策略优化

销售策略的优化是提升企业效益的重要措施。企业如果想要更高的效益，需要注重以下几个方面的优化：

1. 建立完善的客户服务体系。企业应加强对客户的维护，提升客户体验，增强客户的忠诚度，激发客户的购买欲望。

2. 优化销售人员和团队的素质。企业应加强销售人员和团队的培训和教育，提高他们的销售技巧和销售效率，增强他们的信心和动力，为企业带来更多的业绩。

3. 优化产品和服务。企业应加强对产品和服务的研发和创新，提高产品和服务的质量和水平，以满足不断变化的市场需求，打造具有竞争优势的产品和服务。

结语

通过对以上几个方面的优化，企业可以提高自身的效益，靠着自己的优势不断壮大。优化不仅有助于企业在激烈的市场竞争中获得更多的机会，而且可以为企业注入新的活力和动力，让企业持续不断地发展和壮大。因此，优化是企业发展的必要切入点，企业应该不断努力，在优化方面取得更大的突破。

相关问题拓展阅读：

• 以下是平行数据库的四种体系结构，在（　　）体系结构中所有处理器共享一个公共的主存储器和磁盘。
• 数据库与数据仓库的本质区别是什么?

以下是平行数据库的四种体系结构，在（　　）体系结构中所有处理器共享一个公共的主存储器和磁盘。

【答案】：A

并行数据库体系结构

并行数据库要求尽可能的并行执行所有的数据库操作，从而在整体上提高数据库系统的性能。根据所在的计算机的处理器（Processor）、内存（Memory）及存储设备（Storage）的相互关系，并行数据库可以归纳为三种基本的体系结构（这也是并行计算的三种基本体系结构），即：

1.共享内存结构（Shared-Memory）、

2.共享磁盘结构（Shared-Disk）

3.无共享资源结构（Shared-Nothing）。

1、共享内存（Shared-Memory）结构

该结构包括多个处理器、一个全局共享的内存（主存储器）和多个磁盘存储，各个处理器通过高速通讯网络（InterconnectionNetwork）与共享内存连接，并均可直接访问系统中的一个、多个或全部的磁盘存储，在系统中，所有的内存和磁盘存储均由多个处理器共享。

（1）提供多个数据库服务的处理器通过全局共享内存来交换消息和数据，通讯效率很高，查询内部和查询间的并行性的实现也均不需要额外的开销；

（2）数据库中的数据存储在多个磁盘存储上，并可以为所有处理器访问；

（3）在数据库软件的编制方面与单处理机的情形区别也不大。

这种结构由于使用了共享的内存，所以可以基于系统的实际负荷来动态地给系统中的各个处理器分配任务，从而可以很好地实现负荷均衡。

2、共享磁盘（Shared-Disk）结构

该结构由多个具有独立内存（主存储器）的处理器和多个磁盘存储构成，各个处穗并理器相互之间没有任何直接的信息和数据的交换，多个处理器和磁盘存储由高速通信网络连接，每个处理器都可以读写全部的磁盘存储。

这种结构常用于实现数据库集群，硬件成本低、可扩充性好、可用性强，且可很容易地从单粗睁处理器系统迁移，还可以容易地在多个处理器之间实现负载均衡。

3、无共享资源（Shared-Nothing）结构

该结构由多个完全独立的处理节点构成，每个处理节点具有自己独立的处理器、独立的内存（主存储器）和独立的磁盘存储，多个处理节点在处理器级由高速通信网络连接，系统中的各个处理器使用自己的内存独立地处理自己的数据。

这种结构中，每一个处理节点就是一个小型的数据库系统，多个节点一起构成整个的分布式的并行数据库系统。由于每个处理器使用自己的资源处理自己的数据，不存在内存和磁盘的争用，提高的整体性能。另外这种结构具有优良的可扩展性——只需增加额外的处理节点，就可以以接近线性的比例增加系统的处理能力。

这种结构中，由于数据是各个处理器私有的，因此系统中数据的分布就需要特殊的处理，以尽量保证系统中各个节点的负载基本平衡，但在目前的数据库领域，这个数据分布问题已经有比较合理的岩族岁解决方案。

由于数据是分布在各个处理节点上的，因此，使用这种结构的并行数据库系统，在扩展时不可避免地会导致数据在整个系统范围内的重分布（Re-Distribution）问题。

数据库与数据仓库的本质区别是什么?

数据仓库的本质是什么？数据仓库的本质就是：完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析数据的组织和管理的转变过程山橘洞。

业务过程数据的组织管理实际上就是由各种业务系统来完成的，比如ERP、CRM、OA等各类业务系统，他们解决的是基本伍森的业务流程管理。通过数据的录入 Insert、删除Delete、修改 Update、查询 Search 即用户在业务系统操作界面中做的增删改查操作，这些操作和业务系统底层的数据库例如MySQL、Oracle、SQL Server 完成了数据的交互，数据也沉淀在这些数据库中。

那么把各个业务系统的数据库比做是一个个粮食仓库的话，数据仓库就可以简单理解要把各个分散的粮食仓库的粮食搬运到一个更大的粮食仓库来集中管理。不同的独立的粮食仓库中存储的粮食可能不一样，有的粮食坏了可能不能吃了，那么在汇总到大的粮食仓库过程中就需要把这些坏掉的粮食给去除掉。还有在不同的粮食仓库中可能也存逗枯了一些同样的粮食，那么在搬运到大的粮食仓库中，就需要去做一些归类合并，按照更好的一种陈列方式将粮食摆放整齐，最后对外支持的时候，就从这个大的粮食仓库直接取粮食就可以了。各类粮食都有，并且有很好的组织形式。这个从小的粮食仓库搬运、清洗转换、加载粮食的过程就是ETL过程，Extraction 抽取、Transformation 转换、Loading 加载。

所以，数据仓库的本质还是一个数据库，它将各个异构的数据源数据库的数据给统一管理起来，并且完成了质量较差的数据的剔除、格式转换，最终按照一种合理的建模方式来完成源数据组织形式的转变，以更好的支持到前端的可视化分析。

在这个过程中，有的时候可能用普通的汽车搬运粮食，有的可能用飞机运粮食，有的可能需要每小时运一次，有的可能就需要每天运一次或者每月运一次，这就是 ETL 工具的选择和数据抽取调度以及抽取频次的管理。有的时候粮食比较多，一般的粮食仓库容量不够，或者要求效率更高，就会选择不同的粮食仓库架构来进行管理，这就是数据仓库技术框架的选择，是选择大数据技术框架，还是一般的技术框架就可以满足，最终决定了我们要建设这个数据仓库的投入成本。

1、存放值区别：

数据库只存放在当前值，

数据仓库

存放历史值；

2、数据变化区别：

数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新游嫌，而数据仓库则是静态的历史数据，局凳只能定期添加、刷新；

3、数据结构区别：

数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4、访问频率不同：

数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5、目标人群区别：

数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决桐磨旅策支持；

数据库与握缺数据仓库的本质差别如下：

一、逻辑层面/概念层面不同：

1、数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。

2、数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

二、运行速度上的不同：

1、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；

2、而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。

三、数据库和数据仓库软件不同：

1、数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，

2、而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：

（1）键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。

（2）列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。

（3）文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。

（4）图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想斗物得到结果必须进行整个图的计算，空皮液而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。

NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的，而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的。

所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。

以上内容参考：

百度百科-数据库

百度百科-数据仓库

关于成本数据库构架的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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